香港城大学者研发创新芯片 促成全球最高速的光学神经网络处理器

由香港城市大学（香港城大）物理学家开发的创新“光频微梳芯片”（optical micro-comb chip），成为了全球最快的光学神经网络处理器的关键零件。一支包括香港城大学者在内的国际科研团队，最近成功实现了全球最快、最强的光学神经网络处理器，它每秒运算速度可超过十万亿次（10 TOPS）。研究人员利用这最新、最快的处理器对手写数字数据集进行人工智能辨识时，准确率更接近90%，反映了人工神经网络及神经网络运算（neuromorphic processing）科技向前迈进了一大步。

上述合作研究由澳洲斯威本科技大学的David J. Moss教授带领，有关研究成果已在国际知名的学术期刊《自然》（Nature）发表，题为〈11 TOPS photonic convolutional accelerator for optical neural networks〉。这项研究中所使用的集成光频微梳芯片，是由香港城大物理学系副教授朱世德博士以及中国科学院西安光学精密机械研究所Brent E. Little博士合作研发。而这块神奇的“微梳”芯片，正是新处理器能打破旧有速度纪录的秘密及关键所在。

打破速度纪录的关键：“微梳”芯片

于这次研究里，科研人员实现了全球最快的人工智能光学神经网络处理器，其运作速度成功提升至每秒超过10万亿次，比旧有的同类单一光学处理器快逾一千倍。这处理器能够处理超大量、高达25万像素的超高解像度的图像，是以往其他光学处理器所无法做到的，意味着它将来有望能够进行更加复杂的人工智能应用，例如容貌辨识。而能促成这科技突破，光频微梳则是功不可没。

虽然由国际科企巨头如Google等研制的最先进电子处理器的运行速度可以更高，但那是依赖了数以万计的微处理器并行运作，才能达至的成果。反观今次研究中，团队只需利用一颗光学处理器已能达到超高速的效果。

手写图像人工智能辨识 准确率近九成

今次研究团队能够实现到史无前例的高速运算，有赖透过使用单一个集成的光频微梳源，同一时间在时间、波长及空间这三个维度方面交织数据。新处理器能对超大像素的图像进行高速的比较，从而对一批手写的数字图像成功进行人工智能辨识，而且实验中的辨识准确率高达88%。

朱博士说：“今次研究再一次显示出我们开发的集成光频微梳芯片，可作多种用途。连同较早前我们利用微梳芯片打破了互联网数据传输的速度纪录、以至在量子运算中利用芯片产生‘高维纠缠量子态’（high-dimensional entangled quantum states），这均显示光频微梳芯片在科学及科技领域里，继续发挥出崭新及令人兴奋的应用潜能。”

 

由朱博士与Little博士合力共同开发的崭新光频微梳芯片，其主要结构是一个微环谐振器（micro-ring resonator），它能够产生一种光频效应叫“微梳”，可在同一时间制造出大量既均匀、而且等距相隔的不同频率线，恍如彩虹一样，而一颗微梳芯片足以取代数十个不同波长的平行激光源。微梳在复杂的光子运算中非常重要，因为它比其他光源更细小及快速，而且光频微梳不会出现“电子速率瓶颈”的问题。

 

朱博士补充说：“碍于电子速率瓶颈问题，现行广泛使用的电子处理器的能力及速度最终定必会受到限制。但光子运算（相对于传统电子运算）则具有优势，可克服这个瓶颈问题，因此对于一些需要进行大量复杂数学运算的应用，例如使用了多层、互相连结的人工神经元（artificial neuron）的人工智能图像处理，便尤其重要。我们开发的微梳芯片拥有极低耗损率及极高质素的优点，它能够产生非常均匀及一致的频率线，今次研究反映出光频微梳可以成为一个非常有效率的光学神经网络处理器。”

科学家们研发“卷积神经网络”（convolutional neural networks，CNN）的灵感，源自人脑的视觉皮层系统。卷积神经网络是一种很强大的人工智能网络，它能够抽取原始数据中的重要架构特征，用以预测特性及行为，并大幅减少原始数据的复杂性以及加强预测的准确性。人工智能神经网络则是人工智能的其中一种重要模式，它能够学习以及进行复杂的运算，故用途极广，包括容貌辨识、电脑视像、医学诊断、语音辨识、自然语言处理（natural language processing）、汽车无人驾驶以及思考策略游戏的对策。  

 

这次国际研究由Moss教授领导，参与的包括蒙纳士大学的徐兴元博士以及皇家墨尔本理工大学（RMIT）杰出教授Arnan Mitchell教授。在研究中提供重要支援的包括来自斯威本科技大学的谭朦曦博士和Wu Jiayang博士、斯威本和沃尔特与伊丽莎白霍尔研究所的Damien Hicks教授、RMIT的Andreas Boes及Thach G Nguyen、蒙纳士大学的Bill Corcoran博士、香港城大的朱博士、西安光学精密机械研究所的Little博士，以及加拿大INRS Énergie Matériaux Télécommunications Research Centre的Roberto Morandotti教授。

DOI number: 10.1038/s41586-020-03063-0

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